国内外的文生视频大模型

以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。

以下是关于论文生成的相关信息： Deepseek V3 案例：有人用 Claude 做了一系列各种风格卡片的提示词，并在 V3 上进行尝试，效果不错。还有人把论文变成可视化。 ChatGPT 文本生成：以“词”为单位进行文本生成，存在随机性，有特定的“温度”参数控制较低排名单词的使用频率，对于文章生成“温度”为 0.8 效果较好。 论文写作的 AI 产品： 文献管理和搜索：Zotero 可自动提取文献信息，Semantic Scholar 是 AI 驱动的学术搜索引擎。 内容生成和辅助写作：Grammarly 提供文本校对等帮助，Quillbot 可重写和摘要。 研究和数据分析：Google Colab 支持 AI 和机器学习研究，Knitro 用于数学建模和优化。 论文结构和格式：LaTeX 结合自动化和模板处理格式，Overleaf 是在线 LaTeX 编辑器。 研究伦理和抄袭检测：Turnitin 和 Crossref Similarity Check 检测抄袭。 使用这些工具时要结合自身需求和写作风格，并仔细甄别内容。

以下是关于文生图的简易上手教程： 1. 定主题：确定您需要生成的图片的主题、风格和要表达的信息。 2. 选择基础模型 Checkpoint：根据主题选择内容贴近的模型，如麦橘、墨幽的系列模型，如麦橘写实、麦橘男团、墨幽人造人等。 3. 选择 lora：在生成内容基础上，寻找重叠的 lora 以控制图片效果和质量，可参考广场上好看的帖子。 4. ControlNet：可控制图片中特定图像，如人物姿态、生成特定文字等，属于高阶技能。 5. 局部重绘：下篇再教。 6. 设置 VAE：无脑选择 840000 即可。 7. Prompt 提示词：用英文写想要 AI 生成的内容，使用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，不用管语法和长句。 8. 负向提示词 Negative Prompt：用英文写想要 AI 避免产生的内容，同样是单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，不用管语法。 9. 采样算法：一般选 DPM++2M Karras 较多，也可参考 checkpoint 详情页上模型作者推荐的采样器。 10. 采样次数：选 DPM++2M Karras 时，采样次数一般在 30 40 之间。 11. 尺寸：根据个人喜好和需求选择。 以下是一些常见的文生图工具和模型： 1. 腾讯混元 2. luma 3. Recraft 4. 文生图大模型 V2.1L（美感版） 5. 美图奇想 5.0 6. midjourney 7. 快手可图 8. Flux.1.1 9. Stable Diffusion 3.5 Large 10. Imagen 3 网页版

以下是关于文生图工具的相关信息： 常见的文生图工具包括： DALL·E：由 OpenAI 推出，能根据输入的文本描述生成逼真图片。 StableDiffusion：开源工具，可生成高质量图片，支持多种模型和算法。 MidJourney：因高质量图像生成效果和友好界面在创意设计人群中受欢迎。 更多文生图工具可在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104）查看。 Stability AI 推出的基于 Discord 的媒体生成和编辑工具的文生图使用方法： 点击链接进入官方 DISCORD 服务器：https://discord.com/invite/stablediffusion 。 进入 ARTISAN 频道，任意选择一个频道。 输入/dream 会提示没有权限，点击链接，注册登录，填写信用卡信息以及地址，提交后可免费试用三天，三天后开始收费。 输入/dream 提示词，和 MJ 类似，可选参数有五类，包括 prompt（提示词，正常文字输入，必填项）、negative_prompt（负面提示词，填写负面提示词，选填项）、seed（种子值，可以自己填，选填项）、aspect（长宽比，选填项）、model（模型选择，SD3，Core 两种可选，选填项）、Images（张数，14 张，选填项）。完成后选择其中一张。 Tusiart 文生图的简易上手教程： 定主题：确定生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint：根据主题找内容贴近的 checkpoint，如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora：寻找内容重叠的 lora 控制图片效果及质量。 ControlNet：控制图片中特定图像，如人物姿态、生成特定文字、艺术化二维码等。 局部重绘：下篇再教。 设置 VAE：无脑选择 840000 。 Prompt 提示词：用英文写需求，单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt：用英文写避免产生的内容，单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 采样算法：一般选 DPM++2M Karras，也可参考模型作者推荐的采样器。 采样次数：选 DPM++2M Karras 时，采样次数在 30 40 之间。 尺寸：根据个人喜好和需求选择。

以下是文生图大模型的排名（从高到低）： 1. Imagen 3：真实感满分，指令遵从强。 2. Recraft：真实感强，风格泛化很好，指令遵从较好（会受风格影响）。 3. Midjourney：风格化强，艺术感在线，但会失真，指令遵从较差。 4. 快手可图：影视场景能用，风格化较差。 5. Flux.1.1：真实感强，需要搭配 Lora 使用。 6. 文生图大模型 V2.1L（美感版）：影视感强，但会有点油腻，细节不够，容易糊脸。 7. Luma：影视感强，但风格单一，糊。 8. 美图奇想 5.0：AI 油腻感重。 9. 腾讯混元：AI 油腻感重，影视感弱，空间结构不准。 10. SD 3.5 Large：崩。

以下是为您整理的关于论文生成提示词的相关内容： 1. 在关于 DALL·E 3 论文的研究中，提示词包括： 给评分员提供完整的图像描述内容，要求评分员选择更符合文本描述的图像。 让评分员想象自己正在借助工具根据文本生成图像，并选择希望看到的图像。 让评分员从人的身体部位、面部和姿势、对象的位置等方面判断图像的连贯性。 但 DALL·E 3 仍存在空间感知不佳、构建文本描述生成器时的功能不可靠、生成的图片在重要细节上产生幻觉等问题。 2. 云舒为读懂 Claude 论文使用的提示词： “论文深度剖析导师”提示词，可用于深度理解文本，如解读公众号文章、专业论文、书籍、在线课程等。 还可用于求职分析，拆解岗位描述并定制求职攻略，甚至作为自我介绍的“测谎仪”。 希望以上内容对您有所帮助。

以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。

以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容： 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通： 课程安排：19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学，周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告：周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作，视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree：整合多种模型，可免费无限量试用，下载需科学上网，Mac 可拖到文件夹安装，推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布，主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理：网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹：每个项目通过在本地新建文件夹来区分，项目运行一轮一轮进行，可新建会话，终端可重开。 GitHub 仓库创建：仓库相当于本地项目，可新建，新建后有地址，可通过多种方式上传。 Python 环境安装：为方便安装提供了安装包，安装时要选特定选项，安装后通过命令确认。 代码生成与修改：在 tree 中输入需求生成代码，可对生成的代码提出修改要求，如添加滑动条、雪花形状、颜色等，修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库： 神秘风 Arcane：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,big movements

目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：它不仅支持文生视频、图生视频，还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。擅长万物识别，能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。

目前全世界较为厉害的视频视觉理解大模型有以下几个： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：不仅支持文生视频、图生视频，是开源视频生成模型中参数最大且支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其优势包括影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等。 2. 腾讯的混元：语义理解能力出色，能精准还原复杂的场景和动作，如特定品种的猫在复杂场景中的运动轨迹、从奔跑到跳跃的动作转换、琴音化作七彩音符等。 3. Pixverse V3.5：全球最快的 AI 视频生成模型，Turbo 模式下可在 10 秒内生成视频，最快仅需 5 6 秒。支持运动控制更加稳定、细节表现力强、首尾帧生成功能，具备顶尖动漫生成能力。

以下是一个关于自动化出视频工作流的详细介绍： 优势： 全自动化处理，解放双手。 40 秒快速出片，效率提升。 成本低廉，每条仅需 0.0x 元。 输出质量稳定专业。 DeepseekR1 保证文案质量。 还能改进，例如可以加入配套 BGM，让视频更有感染力；增加更丰富的画面内容和转场效果；使用免费节点替代付费插件，进一步降低成本；优化模板样式，支持更多展示形式；增加自动化程度，支持批量处理。 工作流程： 1. 可以在扣子商店体验，建议自己搭建。 2. 工作流调试完成后，加入到智能体中，可以选择工作流绑定卡片数据，智能体则通过卡片回复。 3. 选择发布渠道，重点如飞书多维表格，填写上架信息（为了快速审核，选择仅自己可用），确认发布等待审核，审核通过后即可在多维表格中使用。 4. 创建飞书多维表格，添加相关字段，配置选择“自动更新”，输入相关字段后，“文案视频自动化”字段捷径会自动调用工作流，生成视频。 5. 表单分享，实现“填写表单，自动创建文案短视频”的效果。 6. 全自动视频合成使用多视频融合插件，一键导出成品。但需注意节点产生的视频是异步生成，可能无法马上展现，需耐心等待几秒。 如果您还有其他疑问或需要进一步的帮助，请随时联系。

大模型的系统提示词主要包括以下方面： 1. 在“五津：一键生成‘摸鱼打工猫’视频”中，针对用户选择的主题和回答，总结用户的创作意图，如“打工猫摸鱼的 2 小时，在巴厘岛能看一场日落”，并根据此生成 4 组体现幽默风趣、以宫崎骏风格描绘主角为摸秋刀鱼橘猫的绘图提示词，以数组形式输出到“tishici”，将用户意图输出到“biaoti”。 2. 在“云中江树：智能对决：提示词攻防中的 AI 安全博弈”中，系统提示词的相关防御措施分为输入侧、模型侧和输出侧三个部分。输入侧可进行意图识别、语义匹配等综合判断用户输入是否恶意；模型侧对于有能力的厂商应增强安全性并平衡性能，开发者则要在开发中带着安全意识优化系统提示词，加入安全引导和禁止内容等；输出侧可使用传统防御和内容过滤手段，并针对大模型特点进行私有数据泄露等检查。此外，还提到间接注入和提示词泄露的情况，间接注入常发生在应用获取依赖外部数据资源时，攻击者通过隐藏恶意指令完成攻击；提示词泄露指试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词，大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示和助手提示词三段，通过攻击手段可获取系统提示词。

以下是对通义千问 Qwen2.5VL 模型的介绍： 版本：有 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。 主要优势： 视觉理解能力：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力：支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。 万物识别：擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。 精准的视觉定位：采用矩形框和点的多样化方式对通用物体定位，支持层级化定位和规范的 JSON 格式输出。 全面的文字识别和理解：提升 OCR 识别能力，增强多场景、多语言和多方向的文本识别和文本定位能力。 Qwen 特色文档解析：设计了更全面的文档解析格式，称为 QwenVL HTML 格式，能够精准还原文档中的版面布局。 增强的视频理解：引入动态帧率（FPS）训练和绝对时间编码技术，支持小时级别的超长视频理解，具备秒级的事件定位能力。 开源平台： Huggingface：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope：https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat：https://chat.qwenlm.ai 然而，对于阶跃星辰 step1.5vmini 和 Gemini2.0Flash 模型，目前提供的信息中未包含其与通义千问 Qwen2.5VL 模型的直接对比内容，因此无法确切判断哪个模型在视觉理解方面最厉害。但从通义千问 Qwen2.5VL 模型的上述特点来看，其在视觉理解方面具有较强的能力和优势。

目前在视觉理解大模型方面，较为突出的有 DeepSeek 的 JanusPro 模型，它将图像理解和生成统一在一个模型中；还有通义千问的视觉理解模型，其价格有较大降幅。此外，Pixverse V3.5 是全球最快的 AI 视频生成模型，在某些方面也展现出了出色的能力。但很难确切地指出全世界最厉害的视觉理解大模型，因为这取决于不同的评估标准和应用场景。

大模型对话产品具有以下优点： 1. 具有强大的语言理解和生成能力。 2. 能够提供类似恋爱般令人上头的体验，具有一定的“想象力”和“取悦能力”。 3. 可以通过陪聊建立人和 AI 之间的感情连接，产品粘性不完全依赖技术优越性。 4. 能够为用户提供产品咨询服务，适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道的客户。 5. 具有多种应用场景，如私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 大模型对话产品也存在一些缺点： 1. 存在记忆混乱的问题。 2. AI 无法主动推动剧情，全靠用户脑补，导致用户上头期短，疲劳度高，长期留存低。 3. 无法回答私有领域问题（如公司制度、人员信息等）。 4. 无法及时获取最新信息（如实时天气、比赛结果等）。 5. 无法准确回答专业问题（如复杂数学计算、图像生成等）。

垂直大模型是专注于特定领域的大模型，例如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。 在国内，大模型分为通用模型如文心一言、讯飞星火等，处理自然语言；也有垂直模型专注特定领域。 大模型因其强大的语言理解和生成能力，在多个领域和应用场景中表现出色。比较火的应用场景包括： 1. 文本生成和内容创作：撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手：提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 3. 编程和代码辅助：代码自动补全、bug 修复和代码解释。 4. 翻译和跨语言通信：促进不同语言背景的用户之间的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘：为市场研究和产品改进提供数据支持。 6. 教育和学习辅助：创建个性化的学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成：如 DALLE 等模型可以根据文本描述生成相应的图像，甚至在未来可能扩展到视频内容的生成。 8. 游戏开发和互动体验：创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询：理解和回答医疗相关的问题，提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询：帮助解读法律文件，提供合规建议，降低法律服务的门槛。 关于发展趋势，尽管当前市场以基础大模型为主，但将大模型与行业专业知识结合，以满足不同行业的需求，成为未来发展的关键。例如腾讯研究院的《行业大模型调研报告》指出，如何将大模型与行业专业知识结合是重点。同时，在发展过程中也需要注意其在隐私、安全和伦理方面的挑战。 很抱歉，暂时无法为您提供相关图片。

以下是 2025 年 3 月 1 日以来，国内外、闭源开源模型厂商的部分更新记录： 2025 年 3 月 20 日，OpenAI 推出了一套全新的音频模型，旨在通过 API 为开发者提供更智能、更可定制的语音代理支持，包括改进的语音转文本和文本转语音功能，为语音交互应用带来显著提升。 李开复公开表示 OpenAI 面临生存危机，商业模式不可持续。他强调中国的 DeepSeek 以极低成本提供接近的性能，开源模式将主导未来 AI 发展。他认为企业级 AI 应用将成为投资重点，资源限制反而促进了创新。李开复大胆预测，中国将出现三大 AI 玩家，竞争愈发激烈。 SuperCLUE 发布《中文大模型基准测评 2025 年 3 月报告》，指出 2022 2025 年经历多阶段发展，国内外模型差距缩小。测评显示 o3mini总分领先，国产模型表现亮眼，如 DeepSeekR1 等在部分能力上与国际领先模型相当，且小参数模型潜力大。性价比上，国产模型优势明显。DeepSeek 系列模型深度分析表明，其 R1 在多方面表现出色，蒸馏模型实用性高，不同第三方平台的联网搜索和稳定性有差异。 以上信息来源包括： 《》 《》 《》

以下是对您需求的调研分析： 一、市场分析 目前，AI 领域发展迅速，AI 导航网站作为获取相关信息和资源的入口，具有较大的市场潜力。随着人们对 AI 技术的关注度不断提高，对于便捷、高效的 AI 资源导航需求也在增加。 二、竞品分析 暂未获取到直接关于 AI 导航网站的竞品详细信息。 三、用户分析 用户可能包括对 AI 技术感兴趣的个人、开发者、研究人员、企业等。他们希望通过导航网站快速找到所需的 AI 工具、资源、案例等。 四、产品规划 1. 提供全面、准确的 AI 网站分类和链接，涵盖工具、研究成果、应用案例等。 2. 设立用户评价和推荐系统，帮助用户筛选优质资源。 3. 提供个性化推荐功能，根据用户的浏览历史和偏好推送相关内容。 五、团队人员需求 1. 技术人员：负责网站的开发和维护，如前端开发、后端开发等。 2. 内容编辑：收集、整理和更新 AI 网站信息。 3. 运营人员：负责推广、用户互动和数据分析。 六、资源需求 1. 服务器和带宽资源，以保证网站的稳定运行和快速响应。 2. 数据采集和更新的工具和技术。 七、风险点 1. 市场竞争激烈，可能面临已有成熟竞品的压力。 2. AI 技术发展迅速，需要及时更新网站内容，以保持竞争力。 3. 可能存在版权和法律合规方面的风险。 4. 用户获取和留存的挑战，需要提供优质的服务和用户体验。

在英语教育领域实现 AGI 方面，目前国内外走在前面的公司情况如下： 在国外，OpenAI 表现突出，ChatGPT 和 GPT4 的出现令人惊讶，其成功拉开了与国内的技术差距。 在国内，百度和阿里相对较为高调。百度的“文心 4.0”是当前国内能力较好的模型之一，即将发布的阿里的“通义千问”也备受关注。然而，国内大厂们虽然在人才、GPU、数据和资金储备方面具备冲击 AGI 的条件，但实际效果尚未有明确亮点。2023 年中美在 AGI 技术上的差距并未缩小，国内最领先的模型水平大概在准 ChatGPT3.5 的水平，与 GPT4 仍有不小差距，甚至不如临时拼凑的 Mistral 团队的水平。此外，大厂们受内部短期考核压力影响，多数力量放在卷新产品圈地盘和向上汇报工作上，且同时背负了较多其他业务和政治考量。

目前，在国内外物联网智能台灯的发展呈现出以下现状： 国内方面，随着物联网技术的迅速发展，智能台灯的市场逐渐扩大。许多企业纷纷投入研发，注重产品的智能化功能，如通过手机 APP 实现远程控制、亮度和色温调节等。同时，一些产品还融入了语音控制功能，提升了用户的使用体验。然而，在产品的稳定性和兼容性方面，仍存在一定的改进空间。 国外方面，智能台灯的设计更加注重人性化和创新性。例如，一些产品在外观设计上更加时尚美观，能够与不同的家居风格相融合。在技术应用上，国外的智能台灯更加注重与其他智能家居设备的互联互通，形成完整的智能家居生态系统。但部分产品价格较高，限制了其在大众市场的普及程度。

以下是 AI 安全治理方向的国内外团队和人员相关信息： 美国：拜登签署了 AI 行政命令，美国政府已就 AI 治理框架与多国进行了广泛协商，包括澳大利亚、巴西、加拿大、智利、欧盟、法国、德国、印度、以色列、意大利、日本、肯尼亚、墨西哥、荷兰、新西兰、尼日利亚、菲律宾、新加坡、韩国、阿联酋和英国等。此外，美国迅速跟进世界首个人工智能安全研究所 AISA，美国能源部也一直在利用其内部测试床评估人工智能可能对关键基础设施和能源安全带来的风险。 英国：创建了世界上第一个人工智能安全研究所 AISA，AISA 有在部署前对高级模型进行评估、建立国家能力并开展研究、协调国际合作伙伴等三个核心功能，还发布了用于 LLM 安全评估的框架 Inspect。英国通过其高级研究与发明机构（ARIA）花费 5900 万英镑开发“守门员”系统，负责了解和减少关键领域中其他人工智能代理的风险，还计划设立“AI 安全研究实验室”。 OpenAI：OpenAI LP 约有 100 名员工，分为技术能力（推动 AI 系统功能发展）、安全保障（确保系统符合人类价值观）和政策治理（确保适当治理系统）三个主要方向。